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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种融合边缘计算与异常检测的路径规划方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120764814B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511186992.6，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种融合边缘计算与异常检测的路径规划方法是由赵生捷;李博嘉设计研发完成，并于2025-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合边缘计算与异常检测的路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合边缘计算与异常检测的路径规划方法，包括：构建包含交叉路口信息、边缘服务器信息及路口间距离权重的道路网络三元组，并建立含时空生成器与判别器的道路事故检测模型；利用历史交通数据和道路网络训练模型；基于道路网络采用KSP算法生成可到达路径集合；通过训练后的模型结合当前真实交通数据进行异常检测，排除含异常路段的路径，获得可通行路径集合；结合道路网络三元组提取可通行路径的边缘服务器信息，评估路径的边缘计算能力，选择边缘计算能力最强的路径作为最优路径。本方法可在动态交通环境下规避事故或拥堵路段，充分利用边缘计算资源，降低任务延迟，提高路径规划的准确性与时效性。

本发明授权一种融合边缘计算与异常检测的路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种融合边缘计算与异常检测的路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建道路网络和道路事故检测模型，基于道路网络构建道路网络三元组，所述道路网络三元组包括道路网络中的交叉路口信息、边缘服务器信息和交叉路口之间的距离权重；所述道路事故检测模型包括时空生成器和判别器； 基于历史真实道路交通数据和所述道路网络对所述道路事故检测模型进行训练； 基于所述道路网络，使用KSP算法得到起点至终点的可到达路径集合； 基于训练后的道路事故检测模型和当前真实交通数据进行异常检测，从所述可到达路径集合中排除异常路段，获得可通行路径集合； 基于道路网络三元组获取边缘服务器信息，基于边缘服务器信息从所述可通行路径集合中获得边缘计算能力最强的路径作为最优路径； 所述时空生成器基于真实道路交通数据和所述道路网络产生用于欺骗所述判别器的预测道路交通数据，并将所述真实道路交通数据和预测道路交通数据输入所述判别器； 所述判别器通过与所述时空生成器进行对抗训练识别真实道路交通数据和预测道路交通数据； 所述时空生成器包括串联的图卷积网络和门控循环单元模型； 所述图卷积网络包括两层，表达式为：； 其中，为t时刻个交叉路口的真实道路交通数据，表示在t时刻交叉路口的交叉路口状态向量，所述交叉路口状态向量包括交通流量、车速、道路占有率，表示交叉路口总个数；表示经过图卷积网络提取的t时刻道路网络的高维空间特征矩阵，表示由两层图卷积网络构成的特征提取函数； 为道路网络的邻接矩阵，若道路网络中的两个交叉路口相邻，值为1，否则为0； 为执行过程，为一个自链接结构矩阵，为单位矩阵，=为一个度矩阵，为所述图卷积网络第一层和第二层的权重矩阵，和为激活矩阵； 将所述图卷积网络的输出输入所述门控循环单元模型，获得预测道路交通数据。

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